使用matlab进行运算的时候，为了避免不同数量级数据之间的影响，需要把数据进行归一化，具体方法为：
1、首先打开电脑上的“matlab”软件，主界面如下图所示，在命令行输入代码即可运行。
2、matlab的归一化函数为mapminmax，此处以A=[100 200 300 400 500]为例，使用mapminmax函数进行归一化，调用格式为[A1,PS]=mapminmax(A)。A1为归一化后的数值。
3、归一化函数的对应关系为y=(ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin)+ymin。此处以200验证某一个元素的值，那么y=2*(200-100)/(500-100)+(-1)=-1/2=-0.5。
4、可以利用这个对应关系PS对其他数值进行归一化。
5、如果归一化不介于xmin 和xmax之间的数，使用对应关系PS归一化和整体归一化的结果就会不同。
6、反归一化，A1保存归一化之后的数值，使用命令A2= mapminmax('reverse',A1,PS)即可得到归一化之前的数值。
注意事项：
信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率，它被定义为采样频率的二分之一，在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2023-08-21
用MATLAB进行数据运算一般需要进行归一化。
归一化可以加快梯度下降求最优解的速度，提高精度。对于模式识别或者其他统计学来说，训练数据和测试数据应该是每一列是一个样本，每一行是多个样本的同一维，即对于一个M*N的矩阵来说，样本的维度是M，一共N列N个样本。而数据归一化也应该是对同一维的数据进行归一化
归一化可以加快梯度下降求最优解的速度，提高精度。对于模式识别或者其他统计学来说，训练数据和测试数据应该是每一列是一个样本，每一行是多个样本的同一维，即对于一个M*N的矩阵来说，样本的维度是M，一共N列N个样本。而数据归一化也应该是对同一维的数据进行归一化
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